是一种数据可视化的方法,可以帮助我们直观地展示数据的分布和关系。ggplot是一个基于R语言的数据可视化包,它提供了丰富的图形语法和灵活的绘图功能。
热图(Heatmap)是一种二维图形,通过使用颜色来表示数据的大小或者密度。在创建热图时,我们可以使用ggplot的geom_tile函数来绘制矩形图块,并通过调整颜色映射来表示数据的值。
热图的应用场景非常广泛,例如:
本文内容: ggplot2绘制热图 热图展示方格为方块 热图分面、添加标记 换行长字符 配色 热图展示为点图 加载R包 pkgs = c('tidyverse', 'forcats', 'gtools'...') # install.packages('pkgs') inst = lapply(pkgs, library, character.only = TRUE) 读取或创建数据 strings <-...geom_tile(aes(fill = value), color = 'white', size = 1) p 2、调整方格为方块 p1 <- p + coord_fixed() p1 3、热图分面...p2 <- p1 + facet_wrap(~type.name) p2 4、热图添加标记 p3 <- p2 + geom_text(aes(label = value), color = 'black...绘制个性化<em>热</em><em>图</em>](https://zhuanlan.zhihu.com/p/442663764) [<em>ggplot</em>2合并共享坐标轴的图片](https://aosmith.rbind.io/2019/05
❝本节来介绍如何使用分面来绘制热图并填充特殊字符,下面通过一个小例子来进行展示; 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) library(ggforce) 数据清洗...❝此处使用case_when来根据数值大小进行特殊字符的转换 ❞ df % mutate( CL_evolution_sign = case_when...case_when( PR_evolution > 0 ~ "↑", PR_evolution < 0 ~ "↓", TRUE ~ "=")) 数据可视化 df %>% <em>ggplot</em>
❝本节来复现nature cell biology上的一张热图,通过一系列数据清洗来介绍图形细节的调整,整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...", name) ~ "Bio rep 3", TRUE ~ "Other" )) 数据可视化 df %>% ggplot(....margin = margin(b=3)), plot.margin=unit(c(0.2,0.2,0.2,0.2),units=,"cm")) 复现图
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节通过一个案例来介绍如何绘制多边形热图,整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...as.numeric(treatment))))) %>% ungroup() %>% # 取消行级分组 mutate(i = row_number()) # 为每一行添加一个行号 创建背景网格数据...rct <- expand.grid(x = 1:5 + 0.5, y = 1:6 + 0.5) 数据可视化 ggplot(scurvy_long %>% unnest(c(x, y))) +
max(date)) %>% select(area,value, date) %>% arrange(value) %>% pull(area) 数据可视化 data1 %>% ggplot...(aes(x=date, y=factor(area, levels=lev), fill=value)) + geom_tile(height=.7) + # 在热图上添加文本 geom_text
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答交流群内的一个问题,如何绘制对角线热图,数据为随意构建无实际意义,整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 结果图 ❝通过对角线分割,一半展示r值,一半展示p值 ❞ library(tidyverse) library(magrittr) library(reshape) library(psych) library
❝最近在进行绘图实战颇有感触,今天来介绍一下如何使用「ggplot2绘制组合热图」,有时我们如果只想对部分数据进行热图形式的展示可以用到这种类型的图表;绘图过程倒也简单主要是选择好合适的展示场所 library...sample=as.character(sample)) #定义因子 df$sample % unique()) 绘制文本热图...p1 % ggplot(...."black",hjust=0.5,vjust=0.5)+ labs(x = NULL,y = NULL,color=NULL,fill=NULL)+ theme_niwot() 绘制组合热图...barheight = unit(.5,"cm"))) p3 % filter(group=="B") %>% ggplot
_1.5.1 dplyr_1.1.4 purrr_1.0.2 readr_2.1.5 tidyr_1.3.1 [11] tibble_3.2.1 ggplot2...rev()) df1 % filter(name=="WES RNA-seq") %>% dplyr::rename("WES RNA-seq"="value") df %>% ggplot
本节来介绍ggplot2绘制中图例设置方面的问题,通过一个热图的案例进行阐述。整个过程仅参考,希望对各位观众老爷能有所帮助。...ggplot2中的图例体系 ❝在ggplot2中针对图例的自定义设置可通过guide与guides函数来完成,二者虽只有一字之差具体参数上也基本一致,但是使用时却也有些许不同。...❞ guide函数作为scale_类函数中的一个内函数,通常配合比例尺函数一起使用,但是由于取其内含有众多的参数,因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿,因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义...这时就可使用「guide_colorsteps」函数来实现,该函数可将区域显示为单一恒定颜色,而不是从颜色条对应项中已知的渐变。...pivot_longer(-gene) df$gene % unique() %>% rev()) df %>% ggplot
超详细的R语言热图之complexheatmap系列1 前几天介绍了ggplot2版本的韦恩图,说到现在R语言画图都在ggplot2化,热图当然也不能例外!...支持图层语法,也是把热图分为好几个部分,然后再拼起来,得到一个ggplot2对象,最大的好处是方便拼图,因为生信文章里就喜欢把热图和其他图片拼一起。...安装 简介 使用 自定义热图 安装 # 2选1 install.packages("ggheatmap") devtools::install_github("XiaoLuo-boy/ggheatmap...") 简介 library(ggheatmap) ## 载入需要的程辑包:ggplot2 主要提供了三大主函数: ggheatmap():画热图的主要函数 ggheatmap_theme():设置各组件的主题...这个热图和前面介绍过的aplot拼热图类似,也是可以拆分成不同部分的,然后可以对每个部件进行自定义,支持ggplot2的theme()。
今天的推文重复论文中的extended Figure8 热图 image.png 这里是三个热图,我们做三个图,然后将3个图拼接到一起 论文中提供的数据如下 image.png 作图的话需要对数据进行简单的整理...,比如第一个图的数据 image.png 加载需要用到的R包 library(readxl) library(tidyverse) library(stringr) 第一个热图 dat01<-read_excel..."" ), value=round(value,2), x=str_replace(x,"\\(","\n"), x=str_replace(x,"\\)","")) %>% ggplot..."" ), value=round(value,2), x=str_replace(x,"\\(","\n"), x=str_replace(x,"\\)","")) %>% ggplot..."" ), value=round(value,2), x=str_replace(x,"\\(","\n"), x=str_replace(x,"\\)","")) %>% ggplot
欢迎关注R语言数据分析指南 结果图 图形解读 ❝此图作为一张基础的相关性热图,通过代码将r值与p值进行结合直接展示在图中,同时对色块通过透明度来区分数据是否显著,其余方面没做过多的调整,其主要思路是筛选数据进行分类添加图层...,col="p_value",p:p_signif,sep="",remove = T,na.rm = F) 数据可视化 ggplot()+ geom_tile(data= df %>% filter
图形解读 ❝将常规的直角坐标系热图转换为极坐标极,可根据数据量自定义调整图形覆盖范围,此外同时还可在其基础上叠加更多的元素,相较以往相关案例图代码量有所减少非常的简洁,也算是一点小小的优化。...在线同步更新 淘宝店铺 2024年案例图展示 2023年案例图展示
via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成热图的库,基本代码是我一年多之前写的,最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源...使用方法很简单,比如: # -*-coding:utf-8-*- import urllibfrom pyheatmap.heatmap import HeatMap def main():...目前这个库可以生成两种图片:点击图、热图。 点击图效果如下: ? 热图效果如下: ? 绘制图片时,还可以指定一个底图,这个底图可以是任意图像,也可以是另一个点击图。...关于绘制热图中用到的方法,可以参考我以前的文章,比如 关于网页点击热区图、 http://oldj.net/article/page-heat-map/ 关于热区图的色盘 http://oldj.net.../article/heat-map-colors/ 其中热图绘制中还用到了 Bresenham画圆算法 http://oldj.net/article/bresenham-algorithm/
首先,我们运行Paul Bleicher创建的calendarHeat函数以显示日历热图。 其次,我们创建一些随机的时间序列数据。 最后,我们在两个调色板中绘制时间序列。
13,"max",fill="white",color="black") %>% collapse(node=14,"max",fill="white",color="black") p1 热图代码...value), name=factor(name,levels = c("Root","Stem","Leaf","Stolon/Rhizome","Tuber"))) %>% ggplot...expand = c(0,0),position = "top")+ scale_y_discrete(expand = c(0,0))+ labs(x=NULL,y=NULL) p2 两个图组合到一起
image.png image.png image.png image.png image.png image.png 这些看起来是不是还挺酷炫的,接下来的推文争取把这些图片对应的代码全部重复一遍,今天重复这个热图...我们直接运行画图代码 加载ggplot2 library(ggplot2) 最基本的热图 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + geom_tile...() image.png 调整热图方块的一些内容 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + geom_tile(colour="white",...#linewidth=2, width=.9, height=.9) image.png 这里原来热图对应的小单元格高和宽是都可以调整的 调整热图的颜色和图例..."Vaccine introduced", x=1963, y=53, vjust=1, hjust=0, size=I(3)) image.png 这个热图最终还挺漂亮的
火山(Volcano Plot)图在一张图中显示了两个重要的指标(Fold change/pvalue),可以非常直观且合理地筛选出在两样本间发生差异表达的基因。...检验分析出两样本间显著差异表达的基因后,以log2(fold change)为横坐标,以T检验显著性检验P值的负对数-log10(pvalue)为纵坐标,即可得火山图(Volcano Plot)。...> install.packages("ggplot2") > library(ggplot2) > R0_vs_R3_isoforms_fitter <- read_excel("~/Downloads.../R0-vs-R3.isoforms.fitter.xlsx") > data <- R0_vs_R3_isoforms_fitter > r03 <-ggplot(data,aes(log2FC,-1
蝴蝶图是一种形似蝴蝶双向柱状图。做GO term 的时候常常同时展现上调和下调的数据,因此,这里用ggplot2绘制GO term双向柱状图。...##ggplot2 作图 library(ggplot2) library(stringr) #up updata<-goBP.up@result[1:5,c("Description","pvalue...decreasing = T),] updata$Description<-factor(updata$Description,levels = updata$Description) #上调 GO GO_up <- ggplot...Description,levels = downdata$Description) term.down<- levels(downdata$Description) #下调 GO GO_down <- ggplot
欢迎关注R语言数据分析指南公众号 ❝本节来介绍如何使用R绘制相关性网络热图,此图之前已经做过很多次介绍,本次主要介绍如何批量转换特殊化学字符进行绘图。图形数据为随意构建无实际意义,整个过程仅供参考。...结果图 图形解读 ❝此图作为常见的相关性网络热图已经有很多案例介绍了,此次主要通过自定义函数来批量转换化学表达式来使其正确在图中展示。...= c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf), labels = c("= 0.05"))) 绘制热图
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